R-ohjelmointi johdatusluennot

• kurssilla opettelemme ohjelmoimaan R-kielellä sillä tasolla että kykenemme yksinkertaisiin tilastollisiin analyyseihin
• Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
  • selittää R-ohjelmoinnin oleelliset perusperiaatteet
  • toteuttaa tavanomaisen tutkimusaineiston analyysin R-ohjelmoimalla ml. aineiston muokkaamisen, aineiston kuvailun kuvaajien ja tunnuslukujen avulla
  • hankkia tietoa käyttäen internetiä ja dokumentaatiosivuja itsenäisen opiskelun tukena

• tilastografiikkaa, kuvaajia
• laskea mitä tahansa tunnuslukuja, kuten keskiarvon ja varianssin
• muokata aineistoa
• tallentaa tulokset
• toteuttaa monimutkaisiakin tilastollisia analyysejä
• optimointia, simulointia

Mitä muuta?

• R-paketteja
• raportteja, kirjoja, luentokalvoja
• verkkosivuja

• R toimii laskukoneena

1+6

[1] 7

2-3

[1] -1

2*3

[1] 6

5/7

[1] 0.7142857

4^2

[1] 16

• ohjelma muodostuu toimintaohjeista (kuten resepti on toimintaohje)
• toimintaohjeiden järjestyksellä on merkitystä!
  • esim. jos jogurttiin lisää kurkun ennen kuin on raastanut sen, niin lopputulos ei ole haluttu!

Kreikkalainen jogurttidippi (Tzatsiki)

1. Raasta puolikas kurkku
2. Purista kurkkuraasteesta ylimääräinen neste pois
3. Kuori ja silppua 1-2 valkosipulin kynttä
4. Sekoita 0.5 litraan kreikkalaista jogurttia kurkku, valkosipuli ja mausteet
5. Anna maustua jääkaapissa 20 minuuttia
6. Tarjoile

• R-koodi on ohjelma, joka on toteutettu R-kielellä
• koodia suoritetaan rivi kerrallaan ylhäältä alkaen, alaspäin edeten
• R on kieli, eli täytyy osata sen sanat ja kielioppi

1. Jos koodi on pitkä, niin suunnittele koodin osaset
2. Aloita kirjoittamalla pieni pätkä koodia.
3. Kokeile, toimiiko kirjoittamasi koodi.
4. Jos ei toimi halutulla tavalla, tai tulee virheilmoitus, selvitä vian syy.
   • Millä rivillä virhe on koodissa?
   • Mikä funktio ja muuttuja aiheuttaa virheen?
5. Korjaa vika. (Tähän saattaa mennä paljonkin aikaa.)
6. Siirry seuraavaan koodin pätkään ja jatka iterointia kohdasta 2.

• komennoista, jotka muodostuvat:
• muuttujista (muuttujien nimet ja tyypit)
• alkeistietotyypeistä ja tietotyypeistä
• funktioista
• operaattoreista (tekevät jonkin toiminnon, kuten sijoitusoperaattori tai vertailuoperaattori)
• suluista ja rivinvaihdoista
• kommenteista

x <- c(1,2,3)
mean(x) # lasketaan keskiarvo

[1] 2

• muuttujan nimeäminen

cats <- 3
dogs  <- 4
cats + dogs

[1] 7

paste("My friend has",cats + dogs, "animals.")

[1] "My friend has 7 animals."

• tämä on sopiva kohta opettaa vektorit ja aloittaa Rcourse-paketin osio 1

• muuttujien mitta-asteikko voi olla myös kategorinen, jota sanotaan joskus faktoriksi (factor)

# numeric variable
var_num <- c(42.1,11.2,31)
class(var_num)

[1] "numeric"

# factor variable (categorical)
var_fact <- factor(c(0,1,1,0,0))
class(var_fact)

[1] "factor"

• muuttuja kannattaa muuttaa faktoriksi vasta kun on pakko

• olemme jo käyttäneet joitain funktiota (class, factor, mean)
• käytetään summary-funktiota eri tyyppisiin muuttujiin

summary(var_num)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  11.20   21.10   31.00   28.10   36.55   42.10 

summary(var_fact)

0 1 
3 2 

• muuttujan tyyppi voi siis vaikuttaa siihen, mitä funktio tekee!

animals <- factor(c(0,1,1,0,0),labels=c("cat","dog"))
class(animals)

[1] "factor"

summary(animals)

cat dog 
  3   2 

animals <- factor(c("cat","dog","dog","cat","cat"))
class(animals)

[1] "factor"

summary(animals)

cat dog 
  3   2 

• osa ohjelmointikielen toiminnallisuuksista on funktioiden muodossa
• funktioilla on lähtökohtaisesti sama idea kuin funktioilla matematiikassa
  • R:ssä on valmiina lukuisia eri funktiota

exp(3) # eksponenttifunktio exp()

[1] 20.08554

• yleensä funktio ottaa jotain tietoja syötteenä (input), joita sanotaan myös argumenteiksi
• funktio myös yleensä palauttaa jotain arvoja palautusarvona (output)
• funktioita käytettäessä on tarpeen ymmärtää mitä kyseinen funktio tekee
  • ei kuitenkaan tarvitse tietää miten ko. funktio on toteutettu
• R:ssä funktion argumentteja ei ole pakko aina mainita, mikä usein vähentää kirjoittamista
  • epäselvissä tilanteissa argumentit kannattaa kirjoittaa, se selkeyttää koodia

• usein on tarpeen selvitää funktion toiminnallisuus joko ohjesivun avulla tai internetistä

  • ohjesivun saat R:ssä auki kirjoittamalla kysymysmerkin haluamasi funktion eteen

  ?mean
  

  • monet perusfunktioista on vuosikymmeniä vanhoja, jonka takia dokumentaatio ei ole aina kovin helppolukuista (pitää silti paikkansa)
    • Dokumentaation lopussa oleva Examples kannattaa suorittaa ja pohtia ymmärtääkö miten funktio toimii
  • tavallisimpiin tarpeisiin on myös R Cheat Sheets, jotka ovat hyödyllisiä, esim. base R cheat sheet lataa tästä

• jos et tiedä funktion nimeä, niin kannattaa etsiä englanninkielisellä Google-haulla sopivaa funktiota

  • esim. jos et tiedä miten varianssi lasketaan R:ssä, niin mene Googleen ja laita hakuun: how to calculate variance in R
  • mikäli etsit apua jonkin R-paketin käyttöön kannattaa lisätä hakusanaksi vignette

• jotkin funktiot tarvitsevat useita argumentteja

seq(1,3,0.5)

[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

seq(from=1,to=3,by=0.5) # sama, mutta argumentit nimetty

[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

seq(from=1,to=3,length.out=6) # by-argumenttia ei käytetä, joten on pakko nimetä length.out-argumentti

[1] 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 3.0

• funktion palauttamat tiedot voi tallentaa suoraan muuttujaan

k <- seq(1,3,0.5)
k

[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

• alkeistietotyypit sisältävät ohjelmointikielen pienimmät osaset, kuten vaikkapa reaaliluvut tai totuusarvot
• tietotyypit ovat alkeistietotyypeistä johdettuja objekteja, joiden avulla ohjelman voi rakentaa
• tietotyyppeihin voidaan säilöä alkeistietotyyppien sisältämää dataa
• tietotyypit säilövät tietoa ja eri tietotyyppejä voidaan käyttää eri tavoin

Alkeistietotyypit

• R:ssä alkeistietotyyppejä ovat character, numeric, logical, integer, complex
  • Tyyppejä integer ja complex tarvitaan vain harvoin, joten niitä ei käsitellä tällä kurssilla tarkemmin.
• Alkeistietotyypit voivat toimia muiden tietotyyppien elementteinä (esim. vektoreiden alkihoina).
• ottamalla käyttöön R-paketteja, voidaan saada lisää alkeistietotyyppejä (ja tietotyyppejä) käyttöön

Tietotyypit

• R:n perustietotyypit ovat vector, data.frame, list, matrix, factor
  • Näistä keskeisimmät ovat vector, data.frame ja factor
    • näitä tarvitaan lähes jokaisessa data-analyysissä
  • Myös list ja matrix tietotyypeillä on oma käyttönsä

• sijoitusoperaattorit <-, <<-, =

x <- 5.2
y <<- 7.44 #harvinainen, mutta Rcourse -paketti pyytää tätä joskus
x2 = 5.3 # toimii myös, mutta ei suositella

• sijoitusoperaattoria käytettäessa arvoa ei palauteta
• jos haluaa katsoa mitä tuli sijoitetuksi, on muuttuja itse tulostettava

x

[1] 5.2

y

[1] 7.44

x2

[1] 5.3

• vertailuoperaattorit <=,<, ==, >, >=

3 <= 4 # onko 3 pienempi tai yhtä suuri kuin 4 ?

[1] TRUE

5 < 4 # onko 5 pienempi kuin 4 ?

[1] FALSE

3.01 == 3 # onko 3.01 yhtä suuri kuin 3 ?

[1] FALSE

5 > 4 # onko 5 pienempi kuin 4 ?

[1] TRUE

3 >= 4 # onko 3 suurempi tai yhtä suuri kuin 4 ?

[1] FALSE

• Kommentti on koodissa oleva seliteteksti, joka ei vaikuta koodin toimintaan

# Kommentin tarkoitus on kertoa, mitä koodi tekee.

• Olemme nähneet useita kommentteja, mm. edellisellä kalvolla
  • Kommentti alkaa #-merkillä ja seliteteksti tulee sen oikealle puolelle
  • ennen #-merkkiä voi olla suoritettavaa koodia

x <- 1:10 # Create a vector with values from one to ten.

• Hyvä kommentti on yksiselitteinen ja selittää koodin toimintaa tarpeellisella tarkkuudella
  • jos arvelet, että joku ei-suomea puhuva henkilö voisi tarkastella koodiasi, niin kommenttit ja muuttujien nimet kannattaa olla englanniksi
• R:ssä on vain yksi kommenttimerkki, joka on risuaita (#)
  • joissain muissa ohjelmointikielissä on useita kommenttimerkkejä
• Yksi hyvä tapa on laittaa skriptin alkuun kommentti, mitä koodi yleisellä tasolla tekee ja kuka sen on tehnyt

# R-programming: examples to students, Juho Kopra, University of Eastern Finland

+ Lisäksi kannattaa kommentoida ainakin hankalasti ymmärrettävät kohdat.